Negotiating concepts of evidence‐based practice in the provision of good service for nursing and allied health professionals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The principles of evidence-based medicine have been critiqued by the 'caring' professions, such as nursing and social work, and evidence-informed medicine has been proposed as a more client-centred, integrative approach to practice. The purpose of this study was to explore how Canadian health science librarians who serve nurses and allied health professionals define good service and how they negotiate evidence-based principles in their searching strategies. METHOD: Twenty-two librarians completed a 30 minute, semi-structured phone interview about strategies for providing good service and supporting evidence-based services. Participants were also asked to respond to three challenging search scenarios. Analysis of results used grounded theory methods. RESULTS: Participants' definitions of good service and strategies for supporting evidence-based practice involved discussions about types of services provided, aspects of the librarian providing the service and aspects of the information provided during the service. Analysis of search scenarios revealed four justifications librarians rely upon when providing evidence that is in opposition to what their patron hopes to receive (evidentiary, ethical, practice-based and boundaries of the profession). CONCLUSION: The findings of this study suggest that health science librarians are both constrained and enabled by the principles of evidence-based medicine and especially by understandings of 'best evidence'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,225 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,106 |
| Communication savante | 0,037 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».